Was bringen Entscheidungs­techniken wirklich?

Umfang­rei­che Entschei­dungs­mo­delle bringen nichts. Es kommt auf ein robus­tes Entschei­dungs-Design an.

Das Ergebnis steht schon vorher fest

In manchen Unter­neh­men kursiert ein Witz, der geht unge­fähr so:

Die Geschäfts­füh­rung inter­viewt Kandi­da­ten für eine Control­ler-Stelle. Der erste Kandi­dat betritt den Raum, setzt sich und wird gefragt: „Was meinen Sie? Wieviel ist 1 + 2?“

Vorsich­tige Antwort: „Das müsste so zwischen 1 und 10 liegen. Irgendwo dazwischen.“

Beim zweiten Kandi­da­ten: „Wieviel ist 1 + 2?“

Antwort: „Ich tippe auf 3. Bin aber nicht sicher.“

Beim dritten Kandi­da­ten: „1 und 2?“

Der Kandi­dat springt auf. Schließt die Tür. Schließt die Fenster. Setzt sich wieder hin und fragt leise: „Was hätten Sie denn gerne?“

Erst die Entscheidung, dann die Gründe

Der Witz über­stei­gert die Reali­tät beim Treffen vieler Entschei­dun­gen. Da gilt: Erst ist die Entschei­dung da. Intui­tiv getrof­fen, in der Über­zeu­gung, dass sie die beste ist für die Orga­ni­sa­tion. Oder sie liegt im eigenen, persön­li­chen Inter­esse eines wich­ti­gen (Mit-) Entschei­ders. Oft wird auch beides, bewusst oder unbe­wusst, verwechselt.

Dann kommt die Entschei­dungs­tech­nik an die Reihe. Der Input wird solange ange­passt, bis hinten die gewünschte Entschei­dung heraus­kommt. Der Input besteht ja ohnehin zu neunzig Prozent aus unsi­che­ren Annah­men und Einschät­zun­gen. Im güns­ti­gen Fall macht es keinen großen Unter­schied. Im schlimms­ten Fall sind die Konse­quen­zen katastrophal.

Unsicherheit und komplizierte Modelle

Auch oft gesehen: Unglaub­lich kompli­zierte Excel-Modelle versu­chen die Entschei­dungs­rea­li­tät in allen Details darzu­stel­len. Viele Zahlen und Formeln in Tabel­len­form beschrei­ben nicht nur Zustände sondern auch Entwick­lun­gen. Absatz‑, Kosten- und Preis­funk­tio­nen verwan­deln mutige Annah­men in Gewinn­pro­gno­sen für die nächs­ten 15 Jahre. Und die auf schein­bar einen Euro genau.

Wird es noch profes­sio­nel­ler, werden die Input-Fakto­ren als Wahr­schein­lich­keits­ver­tei­lun­gen behan­delt. Mit Monte-Carlo-Simulationen.

Die Heran­ge­hens­weise hat Vorteile:

  • Die Entschei­dungs­mo­delle zu entwi­ckeln ist eine extrem befrie­di­gende Aufgabe. Intel­lek­tu­ell anspruchs­voll aber lösbar.
  • Der Output der Modelle ist sehr glaub­wür­dig. Die Entschei­dung wurde ja quasi wissen­schaft­lich berech­net. Compu­ter sind objek­tiv und zuverlässig.

Nur leider gibt es keine objek­ti­ven Studien, die belegen, dass so bessere Entschei­dun­gen getrof­fen werden als durch Würfeln. Eher im Gegen­teil: Es gibt Erkennt­nisse, wonach bei Entschei­dun­gen unter Unsi­cher­heit heuris­ti­sche Faust­re­geln bessere Resul­tate bringen. Profes­sor Gerd Gige­ren­zer ist einer der wich­tigs­ten Forscher in dem Feld.

Je komple­xer die verwen­de­ten Entschei­dungs­tech­ni­ken sind, umso größer ist das Risiko, Pseudo-Sicher­heit zu erzeugen.

Einsteins Tipp

Einstein hat erkannt, dass man sich vom Problem lösen muss, um es lösen zu können. Man braucht Abstand, um das Entschei­dungs-System zu betrach­ten. Dann kann man Lösungs­stra­te­gien entwi­ckeln. Im Fall von wich­ti­gen und wieder­keh­ren­den Entschei­dun­gen müssen diese Stra­te­gien nicht kompli­ziert und aufwän­dig sein. Genauer: Sie müssen ziem­lich einfach und trans­pa­rent sein. Und wenn die rich­tige Stra­te­gie zu einer guten Entschei­dung entwi­ckelt ist, können auch Entschei­dungs­tech­ni­ken wieder Sinn machen.